A．加權(quán)最小二乘法
B．一階差分法
C．殘差回歸法
D．廣義差分法
E．Durbin兩步法
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A．模型包含有隨機(jī)解釋變量
B．樣本容量太小
C．非一階自回歸模型
D．含有滯后的被解釋變量
E．包含有虛擬變量的模型
A．du≤DW≤4-du
B．4-du≤DW≤4-dl
C．dl≤DW≤du
D．4-dl≤DW≤4
E．0≤DW≤dl
A．高階線性自回歸形式的序列相關(guān)
B．一階非線性自回歸的序列相關(guān)
C．移動(dòng)平均形式的序列相關(guān)
D．正的一階線性自回歸形式的序列相關(guān)
E．負(fù)的一階線性自回歸形式的序列相關(guān)
A.當(dāng)異方差出現(xiàn)時(shí)，最小二乘估計(jì)是有偏的和不具有最小方差特性
B.當(dāng)異方差出現(xiàn)時(shí)，常用的t和F檢驗(yàn)失效
C.異方差情況下，通常的OLS估計(jì)一定高估了估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差
D.如果OLS回歸的殘差表現(xiàn)出系統(tǒng)性，則說明數(shù)據(jù)中不存在異方差性
E.如果回歸模型中遺漏一個(gè)重要變量，則OLS殘差必定表現(xiàn)出明顯的趨勢(shì)
A.線性
B.無偏性
C.有效性
D.一致性
E.精確性
最新試題
計(jì)量經(jīng)濟(jì)建模的最終目的是為了正確的估計(jì)出參數(shù)。
當(dāng)一個(gè)時(shí)間序列中的數(shù)據(jù)的方差隨著時(shí)間的增加而增加時(shí)，我們稱之為什么？（）
如果一個(gè)時(shí)間序列中的數(shù)據(jù)與其自身過去的數(shù)據(jù)存在相關(guān)性，那么這個(gè)時(shí)間序列具有自相關(guān)性。
計(jì)量模型的建立要遵循科學(xué)的理論原則，也要運(yùn)用適當(dāng)?shù)姆椒ā?/p>
只要運(yùn)用計(jì)量模型估計(jì)出相關(guān)參數(shù)，就可以用于實(shí)際的經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析。
在簡(jiǎn)單線性回歸模型y=β0+β1x+u中，假定E（u）≠0。令α0=E（u）。證明：這個(gè)模型總可以改寫為另一種形式：斜率與原來相同，但截距和誤差有所不同，并且新的誤差期望值為零。
請(qǐng)論述計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)在現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)研究中的應(yīng)用及其重要性。
計(jì)量模型（）。
對(duì)于被解釋變量平均值預(yù)測(cè)與個(gè)別值預(yù)測(cè)，（）。
對(duì)于被解釋變量平均值預(yù)測(cè)與個(gè)別值預(yù)測(cè)區(qū)間，（）。